1.prod函数 prod函数用于求矩阵元素的积,其调用格式如下. (1)B=prod(A):若A为向量,则返回所有元素的积:若A为矩阵,则返回各列所有元素的积. (2)B=prod(A,dim):返回矩阵A中的第dim维方向的所有元素的积. prod函数应用示例: >> prod(1:10)             % 计算10的阶乘 ans = 3628800 >> M = magic(3) M = 8     1     6 3     5     7 4     9    

1.np.prod()函数用来计算所有元素的乘积,对于有多个维度的数组可以指定轴,如axis=1指定计算每一行的乘积. 2.np.lib.pad()函数用来把原来的list在原来的维度上进行扩展 例1:(5,3)表示在左边填充5个4,在右边填充3个6 例2: (3,2)表示在上面填充3行,下面填充2行; (2,3)表示在垂直方向上,左边加2列,右边加3列,默认的数值用常数1来填充 例3: 使用的是最大值模式的填充

B = prod(A)将A矩阵不同维的元素的乘积返回到矩阵B. 如果A是向量,prod(A)返回A向量的乘积.如果A是矩阵,prod(A)将A看作列向量,返回每一列元素的乘积并组成一个行向量B.如果A是多维数组,prod(A)沿着第一个非单例作为向量,返回一个行向量数组. B = prod(A,dim)沿着指定的dim标量的维计算A矩阵的乘积.注:dim=2表示沿行计算. 注明:该例子来自Mathworks公司英文帮助文件.已知矩阵A: M =      8 1 6      3 5 7   

Python中的map()函数和reduce()函数的用法 这篇文章主要介绍了Python中的map()函数和reduce()函数的用法,代码基于Python2.x版本,需要的朋友可以参考下   Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文"MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters",你就能大概明白map/reduce的概念. 我们先看map.map()函数接收两个

SQL Server数据库有完善的权限管理机制,对于存储过程,其权限分为查看定义,执行和修改,查看SP定义的权限是:VIEW DEFINITION ,执行存储过程的权限是:EXECUTE,修改SP的权限是:ALTER,但是该权限也能修改表结构,视图的定义等数据库对象.数据的读取权限是SELECT,这个查看定义是不同的权限.对于一个数据表,如果仅授予VIEW DEFINITION权限,而没有授予SELECT权限,那么用户只能查看数据表的结构(Schema),而无法查看表中存储的数据. 在管理权限时

笔记中函数简介: map函数:遍历序列,对序列中每个元素进行操作,最终获取新的序列. reduce函数:对于序列内所有元素进行累计操作. filter函数:对于序列中的元素进行筛选,最终获取符合条件的序列. Tips:这三条函数经常与lambda关键字搭配使用. 一.map() #map在这里我理解翻译为"比对"的意思 接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. 举例说明,比如我们有一个函数f(x

Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”,你就能大概明白map/reduce的概念. 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. 举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个list [1

1.map map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回.示例: >>> def f(x): ... return x * x ... >>> r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> list(r) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 2.reduce reduce把一个函数

做C++开发的都用过匿名函数很好用,可是C#开发怎么实现呢?前几天做一个拍照功能的时候.我偶然发现某个函数假设是C++的话.用匿名函数太好了,于是開始研究C#的回调,代理.托付等,最后总算是实现了我想要的吧.不知道究竟算什么调用.有大神的话能够给出评价. 參考文章: 具体解释C#托付,事件与回调函数Unity3D研究院之利用C#实现代理模式(四十) 直接上代码吧.不废话了.A类是托付的定义类,B类是调用托付(匿名函数)的类. using UnityEngine; using System.Col

压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 SP(subspace pursuit)算法是压缩感知中一种非常重要的贪婪算法,它有较快的计算速度和较好的重构概率,在实际中应用较多.本文给出了SP算法的python和matlab代码,以及完整的仿真过程. 参考文献:

Go 语言函数 函数是组织好的.可重复使用的.用来实现单一或相关联功能的代码段,其可以提高应用的模块性和代码的重复利用率. Go 语言支持普通函数.匿名函数和闭包,从设计上对函数进行了优化和改进,让函数使用起来更加方便. Go 语言的函数属于"一等公民"(first-class),也就是说: 函数本身可以作为值进行传递. 支持匿名函数和闭包(closure). 函数可以满足接口. Go语言函数声明(函数定义) 函数构成了代码执行的逻辑结构,在Go语言中,函数的基本组成为:关键字 fun

Map()和reduce()函数 map() 会根据提供的函数对指定序列做映射. 第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数,返回包含每次 function 函数返回值的新列表. map(function, iterable, ...) 参数: function -- 函数 iterable -- 一个或多个序列 返回值: Python 2.x 返回列表. Python 3.x 返回迭代器 在Python 3里,reduce() 函数已经被从全局名字空间里

以下为学习笔记:来自廖雪峰的官方网站 1.高阶函数:简单来说是一个函数里面嵌入另一个函数 2.python内建的了map()和reduce()函数 map()函数接收两参数,一个是函数,一个是Iterable.    map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterable返回 例子: #map函数def f(x): return x * xr = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) #map函数返回一个函数和一个Iterableprint

对于从事机器学习的人,python+numpy+scipy+matplotlib是重要的基础:它们基本与matlab相同,而其中最重要的当属numpy:因此,这里列出100个关于numpy函数的问题,希望读者通过"题海"快速学好numpy:题中示例可以粘贴运行,读者可以边执行边看效果: 1  如何引入numpy? import numpy as np(或者from numpy import *) 2  如何定义一个数组? import numpy as np x = np.array(

首先我有编程语言的基础,你也有就最好了,这样会很快认识Python. 当然由于本人见识和学识的局限性,请广大猿/媛们多多包涵与指正(希望多评论哦),共同进步嘛. ◆ 准备环境:到python官网下载python3.5:并安装.开发工具一般用pycharm或eclipse+pydev插件. ◆ 首先,python是比较懒的语言————语法相对精简,当然和scala没法比. ◆ 再次,Python的每个语句末尾没有标志结束符号(一般语言是封号————";"),全凭语言本身判断. 可是它有冒

1,将访问Object的权限授予Database Role 或 User 的语法如下 GRANT <permission> [ ,...n ] ON [ OBJECT :: ][ schema_name ]. object_name [ ( column [ ,...n ] ) ] TO [Database_user | Database_role] [ ,...n ] [ WITH GRANT OPTION ] An object is a schema-level securable co

数据库的Role 和 User都是基于Specified DB的,在删除这些Principal之前,必须使用Use clause,切换到指定的DB中. sys.database_role_members 只有两个column: role_principal_id 和 member_principal_id,标识 role 和 member的mapping 关系. sys.database_principals Returns a row for each security principal i

在Create Index时,必须考虑属性FillFactor 和 PAD_INDEX的设置,这两个属性只在create index 或 rebuild index时起作用,表示Index page(Leaf-Level 或 intermediate-Level)的填充程度.如果设置FillFactor=90,那么SQL Server 在create index 或 rebuild index时,不是将Index Page的全部空间用完,而是使用Page空间的90%,预留10%的空闲空间,预留的

python基础——map/reduce Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”,你就能大概明白map/reduce的概念. 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是Iterable,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的Iterator返回. 举例说明,比如我们有一个函数f(x)=

转载 http://blog.chinaunix.net/uid-24774106-id-3379478.html    linux进程调度之 FIFO 和 RR 调度策略 2012-10-19 18:16:43 分类: LINUX 作者:manuscola.bean@gmail.com 博客地址:bean.blog.chinaunix.net   最近花了10几天的时间,将linux进程调度相关的内核代码看了两遍左右,也看了一些讲述linux进程调度的一些文章,总想写个系列文章,把进程调度全景